Thèse soutenue

Apport de l’analyse texturale des images radar à haute résolution spatiale pour la cartographie des forêts tropicales
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Auteur / Autrice : Hajar Benelcadi
Direction : Pierre-Louis Frison
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences et Technologies de l'Information Géographique
Date : Soutenance le 19/12/2014
Etablissement(s) : Paris Est
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2010-2015)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire électronique, systèmes de communication et microsystèmes - Electronique- Systèmes de communication et Microsystèmes / ESYCOM
Jury : Président / Présidente : Odile Picon
Examinateurs / Examinatrices : Pierre-Louis Frison, Jean-Paul Rudant, Isabelle Champion
Rapporteurs / Rapporteuses : Samuel Corgne, Grégoire Mercier

Résumé

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Depuis 2007, une nouvelle génération de capteurs RSO (RADAR à Synthèse d'Ouverture) a été mise en orbite. Ces capteurs (TerraSAR-X, Cosmo-SkyMed, RADARSAT-2, Sentinel) sont caractérisés par des résolutions spatiales métriques à la différence des capteurs précédents (ERS, JERS, ALOS, ASAR) de résolution spatiale d'une vingtaine de mètres. La résolution spatiale métrique met en évidence une information texturale intéressante qui était inaccessible avec les RSO satellitaires existants précédemment. Les travaux de cette thèse ont pour but d'évaluer le potentiel de l'analyse texturale des images RADAR à haute résolution spatiale, pour la classification des forêts tropicales. Trois différents sites d'étude avec différentes problématiques ont été choisis pour évaluer l'apport de l'analyse texturale au Cambodge, Cameroun et Brésil. La méthode d'analyse texturale des images est réalisé moyennant les paramètres de texture de Haralick, paramètres statistique de second ordre. Une classification supervisée, en utilisant la méthode SVM (Support Vector Machine) a été adopté pour évaluer l'apport des paramètres de texture utilisés